Resumen - Plataforma para la Representación e Integración de Embeddings Multimodales Moleculares

Plataforma para la Representación e Integración de Embeddings Multimodales Moleculares

2025-07-10 01:18:50

{"Erika Yilin Zheng","Yu Yan","Baradwaj Simha Sankar","Ethan Ji","Steven Swee","Irsyad Adam","Ding Wang","Alexander Russell Pelletier","Alex Bui","Wei Wang","Peipei Ping"}

{q-bio.BM,cs.LG}

La Plataforma para la Representación e Integración de Empaques Moleculares Multimodales (PRISME) es un nuevo marco de aprendizaje automático que tiene como objetivo mejorar la integración y evaluación de representaciones moleculares en varios contextos biológicos. El estudio subraya las limitaciones de los métodos de empaque molecular existentes, que a menudo se restringen a tareas o modalidades de datos específicas, lo que conduce a una falta de comprensión completa de las funciones y las interacciones de los genes. Para abordar esto, los investigadores propusieron PRISME, que utiliza un autoen��ador para integrar múltiples empaques moleculares en una representación unificada y de baja dimensión. Este enfoque permite una visión más holística de las señales moleculares y captura insigencias biológicas intrínsecas de diferentes modalidades y fuentes de datos. El estudio también introdujo una versión ajustada del Análisis de Correlación Canónica de Vector Singular (SVCCA) para comparar los empaques moleculares derivados de diversas fuentes de datos. Este análisis reveló que los empaques existentes capturan en gran medida señales moleculares no superpuestas, subrayando el valor de la integración de empaques. PRISME se validó en varias tareas de referencia, demostrando un rendimiento consistente y superando a los métodos de empaque individuales en la imputación de valores faltantes. El marco admite un modelado completo de biomoléculas, avanzando el desarrollo de embeddings multimodales robustos y de aplicación general optimizados para aplicaciones de aprendizaje automático biomédico posteriores. El estudio subraya la importancia de integrar modalidades complementarias para construir representaciones híbridas y destaca los beneficios potenciales de PRISME para abordar las limitaciones de los métodos de empaque molecular existentes.